Технологии Big Data и различные методы представления больших данных
3
Нехватка бюджетных средств и времени на изучение технологии
Big Data представляет собой главное препятствие с точки зрения тре-
ти опрошенных.
23 % респондентов главными препятствиями назвали дефицит
ИТ-специалистов и нехватку опыта в области Big Data. Это особенно
характерно для Японии (31 %) и Бразилии (30 %).
Проведенный компанией Cisco глобальный опрос показал: техно-
логия Big Data приносит конкурентные преимущества, вызывает рост
трафика, увеличивает ИТ-бюджеты и помогает распространению об-
лачных вычислений [3].
Анализируя данные, можно создавать новые сервисы и продукты,
оптимизировать бизнес, повышать точность прогнозирования, следо-
вательно, достигать нужного экономического эффекта. Технология
Big Data не является чем-то принципиально новым. На современном
этапе развития технологий стал меняться принцип подхода к анализу
данных, вследствие того, что появились средства, позволяющие хра-
нить, обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Ана-
литики рассуждают следующим образом: «Мы не знаем, нужна ли
нам информация, а если нужна, то какая, до тех пор, пока не проана-
лизируем, насколько она взаимосвязана». Благодаря значительному
снижению стоимости хранения информации появилась возможность
собирать все больше данных и анализировать не связанные друг с
другом факторы. Компьютер выявляет закономерности, которые не
может обнаружить человеческий мозг, при этом выдавая совершенно
неожиданные количественные взаимосвязи.
Технология Big Data предоставляет услуги, помогающие раскрыть
коммерческий потенциал мегамассивов данных за счет поиска ценных
закономерностей и фактов путем объединения и анализа больших объ-
емов данных. Например, технологии Big Data могут связать цвет авто-
мобиля с вероятностью его продаж в той или иной стране [4].
Консалтинговая компания Gartner выделяет 3+1 «V» Big Data
(рис. 1):
1)
Volume (объем): практически на всех предприятиях увеличи-
ваются объемы данных. Создаются новые виды информации;
2)
Variety (разнообразие): огромное разнообразие форматов и
типов данных: фотографии, видео-, аудиозаписи, таблицы, докумен-
ты, транзакции. Все это трудно хранить и анализировать;
3)
Velocity (скорость): высокая скорость обработки и анализа
данных;
4)
Value (польза): хранение и обработка большого объема дан-
ных принесут большую пользу [5].
В настоящее время данные становятся важным фактором произ-
водства наряду с трудовыми ресурсами и капиталом. Все участники
производственной цепочки опираются на технологии Big Data в сво-
ей работе. Теперь рассмотрим, как используют технологии Big Data
промышленные предприятия.
